基于粒子群优化算法的球形机器人运动规划

论文摘要

球形机器人是一种以球形或近似球形为外壳的独立运动体,它在运动方式上以滚动为主。由于球形机器人具有的外壳和运动形式的特殊性,使其与我们熟知的轮式或轨道式以及类人机器人相比较,具有能在失稳后获得最大的稳定性,可以实现全向滚动,能够更加灵活转弯等诸多优点。目前球形机器人基本上还处于试验研究阶段,有很多因素制约着球形机器人进入实际应用领域,其中一个重要的因素就是目前球形机器人没有一种好的运动规划方法。本文所研究的球形机器人具有了内部的稳定平台,可以实现全向滚动。主要对该球形机器人进行运动规划方面的研究。本文首先介绍了一种高效的进化算法——粒子群优化算法的基本原理实现方法以及目前的主要应用情况。分析了粒子群优化算法易发生早熟和局部收敛的问题,介绍了一种基于反馈策略的改进PSO算法。通过对两个函数的仿真结果表明改进的PSO算法能够有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较高的收敛速度。针对这一非完整的球形机器人系统,首先将它的运动微分方程转变为一个无漂移的仿射非线性控制系统,根据其控制矢量张成的分布不对合,表明了该球形机器人是完全非完整的。根据李代数的能控性秩条件,证明了该球形机器人是非线性可控的。然后讨论了球形机器人非完整运动规划的最优控制问题。根据最优控制原理和优化技术,提出了基于粒子群优化算法的连续控制运动规划数值算法。并采式并采用两种不同的连续函数输入形式作为电机的转动控制输入实现球形机器人的运动规划问题。仿真结果表明,该方法对于球形机器人的非完整运动规划是有效的,经过对比表明,使用二次多项式作为球形机器人电机输入形式能够实现更好的控制效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 球形机器人的简介
• 1.2 机器人非完整运动规划方法
• 1.3 本文工作
• 第二章 粒子群优化算法理论
• 2.1 引言
• 2.2 基本粒子群算法
• 2.2.1 基本理论
• 2.2.2 算法流程
• 2.2.3 参数设置
• 2.2.4 粒子群优化算法的特点
• 2.3 粒子群优化算法的两种模式
• 2.4 粒子群优化算法与其他进化算法的比较
• 2.5 粒子群优化算法的发展方向及应用
• 2.5.1 粒子群优化算法的发展方向
• 2.5.2 粒子群优化算法的应用
• 2.6 本章小节
• 第三章 改进的粒子群优化算法
• 3.1 引言
• 3.2 粒子群算法的改进途径
• 3.2.1 收敛速度的改进方法
• 3.2.2 增加多样性的改进方法
• 3.2.3 全局改进方法
• 3.2.4 其它改进方法
• 3.3 改进的粒子群优化算法
• 3.3.1 改进粒子群优化算法描述
• 3.3.2 算法流程
• 3.3.3 改进粒子群优化算法的实例仿真及结果分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 球形机器人的非完整性与可控性研究
• 4.1 引言
• 4.2 球形机器人方案介绍
• 4.2.1 球形机器人的机械结构简介
• 4.2.2 球形机器人的运动学控制方程
• 4.3 微分几何控制理论基本知识
• 4.3.1 李括号、李代数
• 4.3.2 仿射控制系统
• 4.3.3 系统的可控性
• 4.3.4 幂零李代数
• 4.3.5 P.Hall基
• 4.3.6 P.Hall坐标
• 4.4 球形机器人的非完整性
• 4.5 球形机器人的可控性
• 4.6 球形机器人非完整系统的结构
• 4.7 本章小结
• 第五章 球形机器人的运动学规划
• 5.1 引言
• 5.2 球形机器人的运动规划
• 5.3 第一种输入形式下的仿真实例及结果
• 5.4 第二种输入形式下的仿真实例及结果
• 5.5 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果